Microsoft Purview를 사용하는 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 비즈니스 운영, 보고서 및 분석에 사용하는 데이터가 검색 가능하고 정확하며 신뢰할 수 있고 보호되도록 하는 방법입니다. AI의 확산과 함께 끊임없이 진화하는 규정과 AI에 대한 규정이 결합된 데이터 거버넌스는 데이터 보안만큼이나 중요합니다.
AI 시대에 데이터의 품질을 관리하는 것이 필수적입니다. AI 시스템이 신뢰할 수 있는 고품질 데이터를 수집하는 경우 건전한 비즈니스 의사 결정을 내리기 위한 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그러나 데이터 품질을 관리하는 데는 시간이 많이 걸립니다. 데이터 전문가는 클린 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하는 대신 단순히 데이터를 찾고 정리하고 구성하는 데 대부분의 시간을 할애합니다.
Microsoft Purview 데이터 거버넌스 솔루션인 통합 카탈로그 및 데이터 맵은 다양한 카탈로그 및 원본의 메타데이터를 간소화하여 포괄적인 가시성, 데이터 신뢰도 및 책임 있는 혁신을 제공하는 최신 데이터 거버넌스 환경을 제공합니다. 일상적인 작업의 중심에 통합 카탈로그 통해 organization 포괄적인 가시성, 데이터 신뢰도 및 책임 있는 혁신을 경험하여 AI 시대에 더 큰 비즈니스 가치를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 거버넌스 솔루션
Microsoft Purview 데이터 거버넌스에는 다음 두 가지 기본 솔루션이 포함됩니다.
데이터 맵은 모든 자산 및 다중 클라우드 원본을 검사하여 메타데이터를 캡처하는 데 사용하는 것입니다. 통합 카탈로그 큐레이팅하고, 액세스 권한을 부여하고, 데이터의 상태를 개선하는 검색 가능한 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 단일 테넌트 모델을 기반으로 하는 SaaS(Software as a Service) 환경으로, 데이터를 큐레이팅하고, 데이터 품질 및 상태를 관리하고, organization 사용자에게 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하기 위한 엔드 투 엔드 기능을 제공합니다. 사용자 친화적이고 최신 환경을 통해 통합 카탈로그 조직이 고품질 데이터를 통해 AI 시대에 더 큰 비즈니스 가치를 달성할 수 있도록 지원합니다.
개요를 보려면 Microsoft Purview 데이터 거버넌스 기능, 성공을 위해 설정하는 방법 및 일상적인 관리 환경을 설명하는 이 비디오를 검사.
중요
데이터 맵 및 통합 카탈로그 작업할 때 다음 사항에 유의하세요.
- 데이터 맵 및 통합 카탈로그 모든 데이터는 기본 데이터 자체가 아니라 메타데이터입니다.
- 데이터 맵 또는 통합 카탈로그 기본 데이터 자체에 대한 액세스를 제공하는 권한이나 역할은 없습니다.
데이터 거버넌스에 대한 페더레이션된 접근 방식
데이터 거버넌스에 대한 페더레이션 접근 방식은 중앙 집중식 접근 방식과 분산형 접근 방식 간의 중간 지점입니다. organization 중앙 데이터 오피스는 규칙을 설정하는 반면, 데이터를 사용하고 해당 기능을 이해하는 다양한 역할 및 부서의 개인은 해당 데이터를 적절하게 관리하도록 위임됩니다. 페더레이션 모델은 중앙 집중식 감독을 보장하고 사용자가 필요한 데이터에 대한 액세스를 요청하는 방법을 용이하게 하여 비즈니스 혁신의 잠금을 해제하는 데 도움이 됩니다.
데이터 전문가를 위한 사용자 친화적인 도구
효과적인 데이터 거버넌스 시스템을 통해 organization 데이터 전문가가 데이터를 쉽게 관리, 검색 및 액세스할 수 있습니다. Microsoft Purview 데이터 거버넌스 솔루션은 organization 수행되는 각 역할에 대해 빌드됩니다. 비즈니스 도메인 전문가는 데이터 가치를 가속화할 수 있으며, 데이터 사무실과 관리자는 일관된 운영에 대한 표준을 제공하고 공통점을 유지할 수 있습니다.
- 중앙 데이터 사무실: 거버넌스 정책, 활성 메타데이터, 규정 준수 및 전반적인 거버넌스 상태에 대한 인사이트를 설정하고 보장합니다.
- 데이터 소비자: 간소화된 액세스 요청 워크플로를 통해 관련 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 빠르게 찾고 사용합니다.
- 데이터 소유자: 사용할 데이터 자산을 등록하고, 분류 및 액세스를 관리하고, 고품질 표준을 보장합니다.
- 데이터 관리자: 데이터 품질, 원활한 데이터 검색, 용어집, 일관성 및 계보를 보장합니다. 중앙 데이터 오피스에서 작업합니다.
주요 기능
포괄적인 가시성
다음 기능을 사용하여 서로 다른 카탈로그, 데이터 원본, 데이터 관리 및 데이터 보안에 대한 가시성을 간소화합니다.
- 통합 카탈로그 데이터 품질 및 데이터 큐레이션에 대한 AI 지원 권장 사항을 제공합니다.
- 데이터 소비자와 분할할 수 있는 사용 사례가 있는 자산 그룹인 통합 카탈로그 내의 데이터 제품입니다.
- 사용자가 필요한 데이터에 액세스할 수 있도록 하면서 데이터 상태를 분석하고 추적하는 데 도움이 되는 실행 가능한 감독입니다.
데이터 신뢰도
업계 표준 및 정책에 맞는 기본 제공 데이터 품질 및 데이터 계보 기능을 사용하여 organization 데이터에 대한 신뢰를 유지합니다.
- 더 쉽게 액세스하고 사용할 수 있도록 데이터 제품 및 비즈니스 개념의 거버넌스 도메인. 데이터 자산에서 거버넌스 제어를 사용하여 다른 기술 카탈로그에 설정된 도메인을 보완합니다. 데이터 자산 영역에 대한 책임을 설정합니다.
- 데이터 계보를 사용하면 데이터 제품과 연결된 자산 간의 관계를 쉽게 확인하여 품질 문제의 근본 원인을 식별할 수 있습니다.
- 데이터 품질 환경은 데이터 소유자가 데이터 에코시스템의 품질을 감독하고 개선을 위한 작업을 용이하게 할 수 있도록 지원합니다.
책임 있는 혁신
이러한 기능을 사용하여 보다 쉬운 데이터 검색 및 실행 가능한 인사이트를 통해 비즈니스 가치를 책임감 있게 잠금 해제합니다.
- 올바른 사용자가 읽기 권한자 및 소유자 수준 권한을 통해 올바른 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 역할 기반 액세스 제어입니다.
- Security Copilot 도움을 받아 비즈니스 컨텍스트 및 자연어를 검색하여 액세스 및 검색을 간소화했습니다.
- OneLake에서 Purview Analytics를 사용하여 분석에 빠르게 액세스하여 통합 카탈로그 데이터를 내보내고 Microsoft Fabric에서 분석을 실행하는 비즈니스 사용자를 위한 OneLake로 가져올 수 있습니다.
팁
기능에 대한 자세한 내용과 카탈로그 사용을 시작하는 방법에 대한 자세한 내용은 통합 카탈로그 대해 알아보세요.
워크플로 한눈에 보기
organization 데이터 거버넌스 사례 구축을 시작하기 위해 취할 수 있는 다양한 접근 방식이 있습니다. 아래에는 Microsoft Purview를 사용하여 데이터 거버넌스를 설정하는 데 관련된 가장 중요한 단계가 나와 있습니다.
- organization 사용자를 데이터 거버넌스 관리자 역할로 할당합니다. 이 역할은 주요 거버넌스 작업 및 데이터 큐레이션에 대한 organization 다른 사용자에게 역할을 할당할 수 있는 권한을 부여합니다.
- 데이터 맵을 사용하여 데이터 맵에서 데이터 자산 및 다중 클라우드 원본을 검사하여 메타데이터를 캡처합니다.
- 통합 카탈로그 거버넌스 도메인을 빌드하고 데이터 제품을 큐레이팅합니다.
- 목표 및 주요 결과(OKR) 및 용어집 용어집 용어와 같은 비즈니스 개념에 데이터를 연결합니다.
- 데이터 품질을 개선하고 데이터 문제를 제거하여 데이터 상태를 개선합니다.
팁
데이터 거버넌스 계획에서 상황에 따라 시작하는 데 도움이 되는 제안된 경로를 매핑했습니다.
청구
시작하기 전에 Microsoft Purview 데이터 거버넌스 솔루션에 대한 가격 책정 모델을 검토합니다.
시작하기
시작할 준비가 되었으면 다음 리소스를 사용하여 시작합니다.
- 데이터 거버넌스를 계획하는 방법을 알아봅니다.
- 더 심층적인 기술 콘텐츠에 대한 링크가 있는 자세한 지침을 보려면 시작을 방문하세요 .
- 데이터 거버넌스에서 역할을 수행하는 organization 사용자에게 필요한 역할 및 권한을 검토합니다.